SıradakiSonraki rehber
Derinlemesine Ayrılabilir Evrişimler
Teknik
Görsel Yapay Zeka KILAVUZU
Deforme Olabilen Evrişimler
Deforme olabilen kıvrımlar, bir sinir ağının örnekleme ızgarasını katı bir kare pencereye zorlamak yerine nesnelerin gerçek şeklini takip edecek şekilde bükmesine olanak tanır.
Bu kılavuzu dinleyinAI tarafından anlatılan · ~2 min
Bu sayfada2 dakika okuma
Genel Bakış
Bu, modelleri tuhaf şekilleri, ölçek değişikliklerini ve geometrik bozulmayı ele alma konusunda çok daha iyi hale getirir.
Derin Dalış
Normal bir evrişim, pikselleri sabit uzaklıklarda örnekler; her konumda ortalanmış düzenli bir 3x3 ızgara. Bu, dokular için iyi çalışıyor ancak nesneler eğildiğinde, gerildiğinde veya garip bir şekle sahip olduğunda sorun yaşıyor. Dai ve meslektaşları tarafından 2017'de Microsoft Araştırmasında tanıtılan deforme olabilen evrişimler, bu örnekleme noktalarının her birine küçük bir öğrenilmiş ofset ekler. Ağ, girdiye bakar ve her ızgara konumu için bir 2 boyutlu kaymayı tahmin eder, böylece alıcı alan kavisli bir kenarı kucaklayacak veya eğimli bir kolu takip edecek şekilde eğilebilir. Deforme edilebilir ROI havuzu aynı fikri bölge özelliklerine de uygular. Sürüm 2 (2018), nokta başına modülasyon ağırlıkları ekleyerek katmanın her bir örneği sönümlemesine veya yükseltmesine olanak tanıdı ve bu da COCO gibi kıyaslamalarda nesne algılama doğruluğunu keskinleştirdi.
Gerçek Dünya Uygulaması
Deforme olabilen katmanların tren ve zürafa gibi uzatılmış veya döndürülmüş nesnelerde doğruluğu arttırdığı COCO'da nesne algılama
Sokak sahnelerinin semantik segmentasyonu, modellerin kavisli şerit işaretlerini ve düzensiz bina hatlarını izlemesine yardımcı olur
Transformatörün dikkatini verimli hale getirmek için öğrenilmiş ofsetleri kullanan uçtan uca algılama için deforme edilebilir DETR
Tümörlerin ve organların, sabit ızgaraların zayıf şekilde yakaladığı, katı olmayan şekillere sahip olduğu tıbbi görüntüleme
Deforme Olabilen Evrişimlerin Geleceği
Deforme edilebilir dikkat, modern algılamanın omurgası haline gelmiştir: Deforme edilebilir DETR, transformatör dikkatini seyrek ve hızlı hale getirmek için öğrenilmiş örnekleme uzaklıklarını kullanır ve orijinal DETR'ye kıyasla eğitim süresini önemli ölçüde kısaltır. Uyarlanabilir örneklemenin hareket, tıkanma ve düzensiz geometrinin üstesinden gelmeye yardımcı olduğu video, 3B nokta bulutları ve görüş dili modellerine yayılmaya devam edecek şekilde deforme olabilirlik prensibini bekleyin. Düzensiz bellek erişimine yönelik donanım desteği geliştikçe, deforme olabilen operatörlerin de daha ucuz hale gelmesi ve uç cihazlarda daha geniş çapta konuşlandırılması gerekiyor.
Uygulamaya koymak
Neden önemli?
- Hız ve ölçek. Visual AI, inceleme, algılama ve etiketleme görevlerini geniş ölçekte otomatikleştirebilir.
- Yapı seçimleri. Yaratıcı ekipler, daha az manuel revizyonla konseptleri daha hızlı prototipleyebilir.
- Ekip ve iş akışı. Operasyonlar, daha önce işlenmesi zor olan görüntü ve video sinyallerini kullanabilir.
Dikkat edin
- Kaynağın belirsiz olması durumunda görüntü hakları ve rıza yasal risk haline gelebilir.
- Model performansı aydınlatma, demografik özellikler ve ortamlara göre değişiklik gösterebilir.
- Güven eşikleri izlenmediği sürece yanlış pozitifler fark edilmeyebilir.
Sonraki adımlar
- Kesinlik, geri çağırma ve hata maliyetlerine ilişkin kabul kriterlerini tanımlayın.
- Gerçek üretim koşullarıyla eşleşen verilerle test edin.
- Düşük güvenirliğe sahip veya yüksek etkili tahminler için gerçek kişi tarafından yapılan incelemeyi ekleyin.
- Model kaymasını izleyin ve kamera veya veri kümesi değişikliklerinden sonra yeniden doğrulayın.
Keşfetmeye Devam Edin
Ücretsiz bülten
Günlük AI brifingini alın
Hafta içi her sabah sade İngilizce yazılmış, doğrulanmış üç yapay zeka hikayesi. Sonsuza kadar ücretsiz, reklam yok.
Hafta içi her gün bir e-posta. Tek tıklamayla aboneliğinizi iptal edin. Adresinizi asla satmayız veya paylaşmayız.
Kendinizi test edin
Take the Deformable Convolutions quiz
Her yanıtla ilgili anında geri bildirim ve bir kursu geçtiğinizde doğrulanabilir bir kimliğe sahip paylaşılabilir bir sertifika.
Ücretsiz AI eğitimini destekleyin. AI Understanding, bir 501(c)(3) kâr amacı gütmeyen kuruluştur; hiçbir zaman reklam yoktur, ödeme duvarı yoktur. Bağış yap
Sık sorulan sorular
Deforme Olabilen Evrişimler Nedir?
Deforme olabilen kıvrımlar, bir sinir ağının örnekleme ızgarasını katı bir kare pencereye zorlamak yerine nesnelerin gerçek şeklini takip edecek şekilde bükmesine olanak tanır. Bu, modelleri tuhaf şekilleri, ölçek değişikliklerini ve geometrik bozulmayı ele alma konusunda çok daha iyi hale getirir.
Deforme olabilen bir evrişim, standart bir evrişime kıyasla ne katar?
Deforme olabilen evrişimler, her örnekleme konumu için öğrenilmiş bir ofseti (dx, dy) tahmin ederek ızgara çarpıtmasının nesne şekilleriyle eşleşmesini sağlar.
Deforme olabilen bir evrişimde örnekleme ofsetleri nasıl oluşturulur?
Paralel bir evrişim dalı, geri yayılım yoluyla uçtan uca öğrenilen ofsetlerin çıktısını verir.
Tahmin edilen uzaklıklar genellikle kesirli olduğundan piksel değerleri bu konumlarda nasıl örneklenir?
Kesirli ofsetler, işlemin eğitim için farklılaştırılabilir olmasını sağlayan çift doğrusal enterpolasyon gerektirir.
Deformable ConvNets v2 (2018) orijinalin üzerine ne ekledi?
v2, doğruluğunu artıran, etkisini artırabilen veya bastırabilen, örnekleme noktası başına öğrenilmiş bir ağırlık olan modülasyonu tanıttı.
Deforme olabilen kıvrımlar neden özellikle düzensiz şekilli nesneler için faydalıdır?
Örnekleme ızgarasını bükerek etkili alıcı alan, katı bir kare yerine nesnenin geometrisiyle hizalanır.
Öğrenmeye devam et
İlgili kılavuzlar
Bu konu için daha fazla rehber seçildi